Was ist Data Profiling?

Der Hauptzweck des Data Profiling besteht darin, durch den Einsatz von Methoden zur Überprüfung und Zusammenfassung der Daten sowie einer abschließenden Bewertung ihres Zustands einen Einblick in die Qualität der Daten zu gewinnen. Diese Arbeit wird in der Regel von Data Engineers ausgeführt, die dabei eine Reihe von Business Rules und Analysealgorithmen verwenden.

Beim Data Profiling werden Daten auf der Grundlage von Faktoren wie Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität bewertet, um Aufschluss darüber zu geben, ob es den Daten an Konsistenz oder Genauigkeit mangelt oder ob sie ungültige Werte (Nullwerte) enthalten. Je nach Datensatz kann es sich bei dem Ergebnis um etwas so Einfaches wie eine Statistik handeln, wie z. B. Zahlen oder Werte in Form einer Spalte. Die Erstellung von Datenprofilen kann für Projekte verwendet werden, die Data Warehousing oder Business Intelligence beinhalten, und ist für Big Data noch vorteilhafter. Data Profiling kann eine wichtige Voraussetzung für die Datenverarbeitung und Datenanalyse sein.

Unternehmen integrieren Software oder Anwendungen, um sicherzustellen, dass Datensätze angemessen aufbereitet werden und bestmöglich zur Entfernung fehlerhafter Daten genutzt werden können. Insbesondere kann damit festgestellt werden, welche Quellen Probleme mit der Datenqualität aufweisen oder verursachen, was sich letztlich auf den operativen und finanziellen Erfolg Ihres Unternehmens insgesamt auswirkt. Im Rahmen dieses Prozesses wird außerdem eine notwendige Bewertung der Datenqualität durchgeführt.

Der erste Schritt beim Data Profiling besteht darin, Datenquellen und zugehörige Metadaten für die Analyse zu sammeln. Das kann häufig dazu führen, dass Fremdschlüsselbeziehungen entdeckt werden. Bei den darauffolgenden Schritten besteht die Aufgabe darin, die Daten zu bereinigen, um eine einheitliche Struktur sicherzustellen und u. a. Duplikate zu beseitigen. Nachdem die Daten bereinigt worden sind, gibt die Data-Profiling-Software Statistiken zur Beschreibung des Datensatzes aus. Diese können Angaben wie z. B. Mittelwert, Mindest-/Höchstwert und Häufigkeit umfassen. Im Folgenden stellen wir Ihnen geeignete Techniken für das Data Profiling vor.

Es gibt zwar Überschneidungen mit Data Mining, aber die Erstellung von Datenprofilen verfolgt ein anderes Ziel. Was ist der Unterschied?

• Beim Data Profiling geht es darum, Daten und ihre Eigenschaften besser zu verstehen, während beim Data Mining durch die Analyse der Daten Muster oder Trends erkannt werden.

• Data Profiling konzentriert sich auf die Erfassung von Metadaten und die anschließende Verwendung von Methoden zu deren Analyse zur Unterstützung der Datenverwaltung.

• Anders als das Data Mining liefert Data Profiling lediglich eine Zusammenfassung der Eigenschaften der Daten und ermöglicht die Nutzung dieser Daten.

Mit anderen Worten: Data Profiling ist das erste Tool, das Sie verwenden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt sind und es keine Ungenauigkeiten gibt.

Data Profiling sollte ein wesentlicher Bestandteil des Umgangs eines Unternehmens mit seinen Daten sein und Unternehmen sollten es als Schlüsselkomponente der Datenbereinigung betrachten. Das Verfahren kann Ihnen nicht nur dabei helfen, Ihre Daten zu besser verstehen, sondern auch überprüfen, ob Ihre Daten den statistischen Standardgrößen entsprechen. Ein Team aus Analysten kann die Aufgabe des Data Profiling auf unterschiedliche Weise angehen. Diese Ansätze lassen sich aber in der Regel in drei Hauptkategorien einteilen, die allesamt das gleiche Ziel verfolgen, nämlich die Qualität Ihrer Daten zu verbessern und ein besseres Verständnis dieser Daten zu erlangen.

Analysten können die nachfolgend aufgeführten Data-Profiling-Ansätze verwenden:

• Strukturerkennung: Dieser Ansatz konzentriert sich auf das Format der Daten und stellt sicher, dass sie in der gesamten Datenbank einheitlich sind. Es gibt eine Reihe unterschiedlicher Prozesse, die Analysten bei der Untersuchung der Datenbank anwenden können. Einer davon ist der Musterabgleich, der Ihnen dabei helfen kann, formatspezifische Informationen zu verstehen. Ein Beispiel hierfür wäre die Aufreihung von Telefonnummern untereinander und die Feststellung, dass bei einer Telefonnummer eine Ziffer fehlt. Dieses Problem könnte bei der Strukturermittlung erkannt werden.
  
  
• Inhaltsermittlung: Bei dieser Art der Untersuchung werden die Datenzeilen auf Fehler oder systemische Probleme hin untersucht. Bei diesem Prozess werden die einzelnen Elemente der Datenbank genauer in Augenschein genommen, was dabei helfen kann, fehlerhafte Werte zu finden.
  
  
• Beziehungsermittlung: Bei dieser Art der Untersuchung geht es darum, herauszufinden, welche Daten verwendet wurden, und zu versuchen, die Verbindung zwischen den einzelnen Datensätzen zu finden. Dafür beginnen Analysten zunächst mit einer Metadatenanalyse, um die Zusammenhänge zwischen den Daten zu verstehen, und grenzen anschließend ihre Analyse auf die Verbindungen zwischen bestimmten Feldern ein.
  

Im Allgemeinen gibt es bei der Profilerstellung Ihrer Daten kaum oder gar keine Nachteile. Es ist eine Sache, wenn man eine große Menge an Daten hat, aber es kommt auf die Qualität an, und da kommt die Datenprofilierung ins Spiel. Wenn Sie über standardisierte und präzise formatierte Daten verfügen, ist die Wahrscheinlichkeit sehr gering, dass Ihre Kunden unzufrieden sind oder es zu Missverständnissen kommt.

Die Herausforderungen sind meist systemischer Natur, denn wenn zum Beispiel nicht alle Daten an einem Ort gespeichert sind, kann es sich sehr schwierig gestalten, sie zu finden. Aber mit der Installation bestimmter Datentools und -anwendungen sollte dies kein Problem sein und es kann einem Unternehmen bei seiner Entscheidungsfindung nur zugutekommen. Schauen wir uns weitere wichtige Vorteile und Herausforderungen des Data Profiling genauer an.

Das Data Profiling kann wie kein anderes Tool sonst einen Überblick über die Daten auf höchster Ebene bieten. Konkret können Sie Folgendes erwarten:

• Genauere Analysen: Ein vollständiges Data Profiling sorgt für eine bessere Qualität und glaubwürdigere Daten. Ordnungsgemäßes Data Profiling kann dazu beitragen, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Datensätzen und -quellen besser zu verstehen, und Unterstützung für Verfahren zur Data Governance bieten.

• Zentralisierte Informationen: Durch Untersuchung und Analyse Ihrer Daten mittels Data Profiling können Sie eine deutlich höhere Datenqualität und eine bessere Organisation Ihrer Daten erwarten. Die Überprüfung der Quelldaten beseitigt Fehler und hebt die Bereiche mit den meisten Problemen hervor. Dies führt zu Einblicken in die Daten und einer bestmöglichen Gliederung und Zentralisierung der Daten.

Die Herausforderungen im Data Profiling ergeben sich in der Regel aus der Komplexität der damit verbundenen Arbeit. Konkret können Sie Folgendes erwarten:

• Teuer und zeitaufwendig: Das Data Profiling kann sehr komplex werden, wenn man versucht, ein erfolgreiches Programm zu implementieren, was zum Teil an der schieren Menge der Daten liegt, die von einem typischen Unternehmen gesammelt werden. Darüber hinaus kann es sehr teuer und zeitaufwändig werden, geschulte Experten mit der Analyse der Ergebnisse zu beauftragen und dann ohne die richtigen Instrumente Entscheidungen zu treffen.

• Unzureichende Ressourcen: Um den Datenprofilierungsprozess zu starten, benötigt ein Unternehmen seine Daten an einem einzigen Ort, was oft nicht der Fall ist. Wenn die Daten über verschiedene Abteilungen verteilt sind und es keinen ausgebildeten Datenexperten gibt, kann es sehr schwierig werden, Datenprofile für ein Unternehmen als Ganzes zu erstellen.

Unabhängig davon, welchen Ansatz Sie wählen, können die folgenden Tools und Best Practices die Genauigkeit und Effizienz des Data Profiling optimieren:

Spaltenprofilerstellung: Diese Methode durchsucht Tabellen und zählt, wie oft jeder Wert in jeder Spalte vorkommt. Die Spaltenprofilerstellung kann hilfreich sein, um Häufigkeitsverteilungen und Muster innerhalb einer Spalte zu finden.

Spaltenübergreifende Profilerstellung: Dieses Verfahren setzt sich aus zwei Prozessen zusammen: der Schlüsselanalyse und der Abhängigkeitsanalyse. Bei der Schlüsselanalyse wird der Bereich der Attributwerte untersucht, indem nach einem möglichen Primärschlüssel gesucht wird. Die Abhängigkeitsanalyse hingegen hat die Aufgabe, zu ermitteln, welche Beziehungen oder Muster in den Datensatz eingebettet sind.

Tabellenübergreifende Profilerstellung: Diese Technik nutzt die Schlüsselanalyse, um abweichende Daten zu identifizieren. Die Fremdschlüsselanalyse identifiziert verwaiste Datensätze oder allgemeine Unterschiede, um die Beziehung zwischen Spaltensätzen in verschiedenen Tabellen zu untersuchen.

Validierung von Datenregeln: Bei dieser Methode werden Datensätze anhand etablierter Regeln und Standards bewertet, um sicherzustellen, dass sie tatsächlich diesen vordefinierten Regeln entsprechen.

Schlüsselintegrität: Hierbei wird sichergestellt, dass die Schlüssel stets in den Daten vorhanden sind. Dabei werden verwaiste Schlüssel ermittelt, die sich als problematisch herausstellen können.

Kardinalität: Diese Technik prüft Beziehungen zwischen Datensätzen, z. B. Eins-zu-Eins- und Eins-zu-viele-Beziehungen.

Muster und Häufigkeitsverteilung: Mit dieser Technik wird sichergestellt, dass die Datenfelder korrekt formatiert sind.

Auch wenn Data Profiling die Genauigkeit, Qualität und Verwendbarkeit von Daten in verschiedenen Kontexten und Branchen verbessern kann, gehören die folgenden Anwendungsfälle zu den wichtigsten:

Datenkonvertierung: Bevor Daten verarbeitet werden können, müssen sie in einen nutzbaren und strukturierten Datensatz umgewandelt werden. Da dies ein wichtiger Schritt vor der Erstellung eines Vorhersagemodells und der Untersuchung der Daten ist, muss das Data Profiling vor jedem dieser Schritte erfolgen. Dies kann mit IBM Db2 erreicht werden, der cloudnativen Datenbank für leistungsstarke Datenkonvertierung.

Darüber hinaus sind ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) und ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) Datenintegrationsprozesse, bei denen Rohdaten aus einem Quellsystem in eine Zieldatenbank übertragen werden. IBM bietet Services und Lösungen für die Datenintegration an, um eine geschäftlich verwertbare Datenpipeline zu unterstützen und Ihrem Unternehmen die Tools an die Hand zu geben, die es für eine effiziente Skalierung benötigt.

Datenintegration: Um mehrere Datensätze ordnungsgemäß zu integrieren, müssen Sie zunächst die Beziehungen zwischen den einzelnen Datensätzen verstehen. Dies ist ein wichtiger Schritt, wenn man versucht, die Metriken der Daten zu verstehen und zu bestimmen, wie man sie verknüpft. 

Abfrageoptimierung: Wenn Sie über möglichst genaue und optimierte Informationen zu Ihrem Unternehmen verfügen möchten, ist das Data Profiling der Schlüssel hierzu. Bei der Erstellung von Datenprofilen werden Informationen über die Merkmale einer Datenbank berücksichtigt und Statistiken über jede Datenbank erstellt. Die IBM i 7.2-Software bietet Datenbankleistung und Abfrageoptimierung für genau diesen Zweck. Das Ziel der Datenbankumstellung ist es, die Antwortzeit Ihrer Abfragen durch die optimale Nutzung Ihrer Systemressourcen zu minimieren.